王维表示，金融行业具备数据质量高、业务规模大、场景丰富等特点。随着近几年大模型技术的快速发展，已成为AI应用的热点领域。
同时，智能体或AI在金融行业的应用，也出现了很多挑战、困难和风险。他将这些问题总结为三个方面的鸿沟。
首先，是效率的跃升与算力成本之间的矛盾。王维提到，根据麦肯锡报告，大模型在投研和风控效率方面能够带来平均40%的能力提升，但与此同时，在GPU算力和特殊硬件层面的采购成本也明显上升。可以说，整个金融行业如何应用AI，其ROI如何计算，仍面临严峻挑战。
其次，数据价值的释放与安全可信面临很多挑战，特别是在安全和可信层面。他指出，金融数据如果混杂了噪音或产生数据污染，都会给大模型和智能体的应用价值带来很大偏差。特别是数据合规和隐私保护的要求越来越高，这也给金融行业应用大模型提出了挑战。
第三个是在场景的泛化与人类能力提升层面面临很多问题。王维认为，大模型会出现幻觉、提示词遵从不一致等问题。在一些风控领域，特别是在一些金融严肃性场景，未来两到三年里，80% - 90%的场景仍然需要用到专业知识的微调，才能更好地补齐金融大模型的短板。
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本报记者 陈柏霖 【编辑:吴襄 】
